Devgraph

Devgraph は、開発ツールを接続し、検索可能で機械可読なナレッジ グラフにモデル化して、エンジニアリング チームと AI アシスタントに状況に応じた洞察を提供します。 GitHub、Jira、Slack、CI/CD システム、その他の開発者プラットフォームなどのソースからデータを取り込んで、プロジェクト、コード、問題、人材のオントロジーを作成し、ソフトウェア ライフサイクル全体にわたって統合されたクエリと自動アクションを可能にします。

主な機能には、リポジトリ、チケット、ディスカッション、パイプラインのメタデータを単一のグラフに同期する継続的なツール統合が含まれます。関連するコード、問題、会話を明らかにするセマンティック検索とコンテキスト検索。エンティティ (リポジトリ、コミット、課題、リリース、チーム) とそれらの関係をマッピングして、ツール全体で一貫したコンテキストを実現する拡張可能なオントロジー。このプラットフォームは、AI ワークフローと自動化で使用するグラフも公開し、プロンプト、エージェント、またはスクリプトが実際の開発データに基づいて意思決定を行うことを可能にし、データ境界を維持するためのロール認識アクセスをサポートします。

その利点は、コンテキストの切り替えを減らし、根本原因の発見を加速し、自動化によるより正確でデータに基づいた対応を可能にすることにより、開発者の生産性の向上とより信頼性の高い AI 支援に重点を置いています。 Devgraph の統合モデルは、チームが依存関係を追跡し、関連する作業項目とコードを特定し、人間と AI システムの両方がコンテキスト履歴にアクセスできるようにするのに役立ちます。

この説明では、マルチソースの取り込み (課題トラッカー、コードホスト、チャット、CI/CD)、開発エンティティのオントロジー駆動のモデリング、自然言語クエリのセマンティック検索、AI 駆動のワークフローと自動化のためのプログラムによるアクセスなど、実用的な機能と統合範囲を強調しています。トーンは中立かつ技術的なもので、開発者のコ​​ンテキストを一元化し、自動化の信頼性を向上させるためのツールを評価するエンジニアリング リーダー、プラットフォーム チーム、AI/ML 実践者を対象としています。

この説明はAI（人工知能）によって生成されました。AIは間違いを犯すことがあります。重要な情報を確認してください。

ウェブサイト： devgraph.ai

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